一种基于人工智能的模型预训练方法

本发明公开了一种基于人工智能的模型预训练方法，本发明涉及人工智能技术领域，解决了未采用一种预训练的方式对人工智能模型进行预训练的问题，本发明通过对人工智能的不同分类区进行周期测试，识别其对应分类区所关联的相关数据是否测试达标，针对于未达标的相关测试分区，采用增加神经元数量的方式进行处理，使其转变为对应的达标分类项时停止，保障人工智能模型每个不同分类区的相关数据均可测试达标，达到较好的训练测试效果，对训练数据内部的数据个数逐步增加，并记录训练速度，以此确定对应的变化曲线并分析，从中选取测试效果最佳的训练数据区间，后续基于此训练数据个数对人工智能模型进行训练处理，来保障对应的训练处理效果。